# _*_ coding: utf-8 _*_
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@ 时间    ：2024/10/23 13:06
@ 作者    ：旺财
@ 文件    ：01 K临近算法分类模型.py
@ 说明    ：葡萄酒分类：0与1分别表示葡萄酒的不同分类
"""
import pandas as pd
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier as KNC

# 1.读取数据
df = pd.read_excel('葡萄酒.xlsx')

# 2.提取特征变量与目标变量
x = df[['酒精含量(%)', '苹果酸含量(%)']]
y = df['分类']

# 3.模型训练
mode = KNC(n_neighbors=3)
mode.fit(x, y)

# 4.模型预测
x_test = [[7, 1], [8, 3]]
answer = mode.predict(x_test)
print(answer)

# 5.模型评估
score = mode.score(x, y)
print(f'准确率为{score*100}%')